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Enregistrement W4404659678 · doi:10.1016/j.enpol.2024.114430

Do economic trade-offs matter in climate policy support? Survey evidence from the United Kingdom and Australia

2024· article· en· W4404659678 sur OpenAlexaff
C. D. Bell, Ekaterina Rhodes, Zoe Long, Colette Salemi

Notice bibliographique

RevueEnergy Policy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueClimate Change Policy and Economics
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesVetenskapsrådet
Mots-clésEconomicsClimate changeClimate policyNatural resource economicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Countries vary in their success in decoupling greenhouse gas emissions from economic growth to meet emissions reduction targets. Using a web-based survey of citizens in the United Kingdom (n = 1009) and Australia (n = 1029), with different decoupling rates, this study assesses levels of citizen support for different types of climate policies, beliefs in trade-offs between emissions reduction and economic growth, and associations between these emissions-economy trade-off beliefs and support for climate policies. The results show compulsory policies, including carbon taxes and bans, receive the highest opposition. There is little variation between the studied countries for climate policy support and emissions-economy trade-off beliefs. The results also show that citizens who are agnostic about economic growth support policies the most. Therefore, decision-makers should focus on communicating climate policies’ economic and social benefits for the economic growth-concerned citizens to increase overall policy support. • Comparative case study of climate policy support in the UK and Australia. • A country's decoupling rate has a minimal effect on climate policy support. • Agnosticism about economic growth leads to higher climate policy support. • Beliefs about emissions and economic trends matter for climate policy support. • Promoting economic and social benefits of climate policy is important.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,534
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,210
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,126 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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